Cannabis in medicine: a national educational needs assessment among Canadian physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing global awareness and interest in the use of cannabis for therapeutic purposes (CTP). It is clear that health care professionals need to be involved in these decisions, but often lack the education needed to engage in informed discussions with patients. This study was conducted to determine the educational needs of Canadian physicians regarding CTP. METHODS: A national needs assessment survey was developed based on previous survey tools. The survey was approved by the Research Ethics Board of the McGill University Health Centre Research Institute and was provided online using LimeSurvey®. Several national physician organizations and medical education organizations informed their members of the survey. The target audience was Canadian physicians. We sought to identify and rank using 5-point Likert scales the most common factors involved in decision making about using CTP in the following categories: knowledge, experience, attitudes, and barriers. Preferred educational approaches and physician demographics were collected. Gap analysis was conducted to determine the magnitude and importance of differences between perceived and desired knowledge on all decision factors. RESULTS: Four hundred and twenty six responses were received, and physician responses were distributed across Canada consistent with national physician distribution. The most desired knowledge concerned "potential risks of using CTP" and "safety, warning signs and precautions for patients using CTP". The largest gap between perceived current and desired knowledge levels was "dosing" and "the development of treatment plans". CONCLUSIONS: We have identified several key educational needs among Canadian physicians regarding CTP. These data can be used to develop resources and educational programs to support clinicians in this area, as well as to guide further research to inform these gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».